Meridian admite los modelos a nivel nacional, pero te recomendamos utilizar los modelos a nivel geográfico siempre que sea posible. Los modelos a nivel nacional son un caso especial de los modelos a nivel geográfico con una sola ubicación geográfica. No son una clase de modelo independiente.
Las siguientes restricciones de parámetros se aplican automáticamente cuando usas un modelo a nivel nacional:
- \(\eta^{[M]}_i=0\) y \(\beta_{1,i}^{[M]}=\beta_i^{[M]} \ \ \forall i\)
- \(\eta^{[OM]}_i=0\) y \(\beta_{1,i}^{[OM]}=\beta_i^{[OM]} \ \ \forall i\)
- \(\eta^{[RF]}_i=0 \) y \(\beta^{[RF]}_{g,i}=\beta^{[RF]}_i \ \ \forall i\)
- \(\eta^{[ORF]}_i=0 \) y \(\beta^{[ORF]}_{g,i}=\beta^{[ORF]}_i \ \ \forall i\)
- \(\xi_i^{[C]}=0\) y \(\gamma_{1,i}^{[C]}=\gamma_i^{[C]} \ \ \forall c\)
unique_sigma_for_each_geo = False
Comparación entre el modelado a nivel nacional y geográfico
El modelado estadístico se basa en identificar patrones repetibles en los datos, y esto se puede hacer de manera mucho más efectiva con datos a nivel geográfico, siempre que los patrones sean razonablemente similares en las distintas ubicaciones geográficas.
El modelo a nivel geográfico agrupa los datos de las distintas ubicaciones geográficas para aumentar el tamaño de la muestra efectiva. Proporciona intervalos creíbles más precisos, siempre que las ubicaciones geográficas sean similares en lo que respecta al mecanismo de impacto de los medios, tal como lo supone el modelo. Para obtener más información, consulta Geo-level Bayesian Hierarchical Media Mix Modeling (Modelado jerárquico bayesiano de combinación de medios a nivel geográfico).
Los datos a nivel geográfico también mejoran las estimaciones de los efectos temporales (como la tendencia y la estacionalidad), ya que incluyen varias observaciones por período para usar en la estimación. Los datos a nivel geográfico pueden admitir el uso de más nudos (knots) para modelar el parámetro \(\mu_t\) . A veces, lo mejor es usar un nudo por período para lograr máxima flexibilidad. Sin embargo, los datos a nivel nacional tienen menos grados de libertad para los efectos del tiempo. Por ejemplo, un nudo por período saturaría el modelo por completo.
Las ventajas de un modelo a nivel geográfico son tan significativas que, si solo hay datos a nivel nacional disponibles para relativamente pocos canales, te recomendamos imputarlos para todas las ubicaciones geográficas. Consulta Selección de ubicaciones geográficas y datos a nivel nacional para obtener más información.